eqwaak0的博客

本文介绍了使用Scrapy框架爬取今日头条热榜数据的方法。项目通过分析网页结构，定位<table>标签中的热榜数据，使用XPath提取标题、热度和链接信息。核心步骤包括：配置Scrapy环境、定义数据模型、编写爬虫逻辑、实现CSV存储管道。针对动态加载和反爬问题，提出了Selenium模拟浏览器和随机User-Agent等解决方案。最终生成结构化CSV文件，为后续数据分析和可视化提供基础。文章还探讨了扩展方向，如多榜单抓取和数据清洗等。完整代码示例展示了Scrapy在实际爬虫项目中的高效应用。

Scrapy3.0技术革新：AI赋能的下一代爬虫框架 摘要：Scrapy3.0在传统爬虫框架基础上实现了革命性突破，通过AI技术重构了核心架构。其智能调度系统能实时分析网站负载和资源消耗，动态调整爬取策略；智能解析引擎利用NLP技术实现内容自动识别。针对现代Web应用，集成了Splash和Playwright等动态渲染工具，并采用Scrapy-Redis实现分布式扩展。框架还强化了反反爬能力和隐私合规性，提供企业级监控方案。未来Scrapy将与AI、量子计算和区块链深度融合，推动爬虫技术向智能化、高效化发展

Scrapy是一个基于Twisted的异步网络爬虫框架，具有以下特性：内置数据提取器（Selector）完善的中间件扩展体系自动的请求调度机制支持多种数据存储方式。

可以修改 zhipin_spider.py 第18行 positionUrl 的链接，把 PHP 修改为 Python，把城市编码（'c101020100' == 上海）换成你需要查询的城市，即可爬取自定的岗位.

Scrapy是python主流爬虫框架，可以很方便的通过url抓取web信息，同时与传统的requests库相比，提供了更多的工具和更高的并发。推荐从官方学习网站上学习。不过，你一点scrapy资料都不知道也没有关系，读完本文一样能撸出来本篇文章是利用Scrapy扒取安智市场的app详情页，如点击查看和平精英，包括app名、版本号、图标icon、分类、时间、大小、下载量、作者、简介、更新说明、软件截图、精彩内容等，扒取的图片资源icon和市场展示图（app截图）下载到本地，并将所有数据存储到数据库。

（1）在setting中设置开启自定义的下载中间件，设置方法同管道setting文件所写。2.meta字典中有一个固定的键proxy，表示代理ip。1.获取首页的响应数据（里面有我们需要的翻译链接）2.寻找下一页的地址，进行翻页，获取数据。同时在setting.py中开启中间件。1.meta参数是一个字典。下一篇，附带豆瓣爬虫源码。.豆瓣新书的速递爬虫。

现在记得把setting.py里面的注释掉：（该为下面样子）我们开始因创建一个新的scrapy项目：(在cmd开始）users后面使用自己的名字。出现这个就表示成功了。

我们的第一个请求得到一个被忽略的响应，然后一切都关闭了，因为我们只用一个 URL 播种了爬网。即使在没有会话历史记录的隐身模式下，相同的请求在 Web 浏览器中也能正常工作，因此这必须是由请求标头中的某些差异引起的。我们这个方法生产字典，并且类型自动与请求区分开来。来比较两个请求的标头，但这里有一个常见的罪魁祸首，我们应该首先检查：用户代理。我们对一个页面的爬取一般都会有【标题，URL，大小，内容，评论】。我们会发现到其它页面的所有链接，回到响应对象。创建一个使用以下内容命名的文件。

3.start_urls中的url地址是交给parse处理的，如有必要，我们需要重写strat_request这个方法。spider指的是使用这个管道的爬虫，必须return item。1.完善豆瓣爬虫，在pipelines.py代码中完善。2.找到请求体的规律：分析post请求的请求体（参数）1.找到post的url地址然后定位url地址。